Window 10 설치 theano keras cuda

2615 단어 CUDAvs2012
1.소프트웨어 설치(설치 경 로 는 모두 기본)
우선 pycharm 을 설치 합 니 다.
재 설치 VS 2012
Git 계속 설치 하기(뒤에 git 명령 으로 theano keras 를 설치 해 야 합 니 다)
다음은 Anaconda 를 설치 합 니 다.(환경 변 수 를 설정 해 야 합 니 다.나중에 말 합 니 다)
pycharm 을 열 고 pycharm 을 사용 하여 pip 를 설치 합 니 다.지정 한 버 전 은 1.2.1 입 니 다.(환경 변 수 를 설정 해 야 합 니 다.나중에 말 합 니 다)
cmd 를 열 고 다음 명령 을 사용 하여 theano 를 설치 합 니 다(keras 를 호 환 하지 않 으 면 relu 함 수 를 사용 할 수 없습니다).
  • pip install git+https://github.com/Theano/Theano.git@15c90dd3#egg=Theano==0.8.git

  • 설치 keras:
    cmd 를 열 고 다음 명령 을 사용 하여 keras 를 설치 합 니 다:
  • pip install keras

  • 다음 에 mingw 를 설치 하고 cmd 를 열 어 다음 명령 을 실행 합 니 다.(환경 변 수 를 설정 해 야 합 니 다.나중에 말 합 니 다)
  • conda install mingw libpython(중간 에 카드 주인 이 몇 번 걸 릴 수 있 습 니 다.창 을 끄 고 명령 을 다시 실행 하면 됩 니 다)
  • cuda 를 설치 하고 오프라인 설치 방식 으로 기본 설치 하면 됩 니 다.
    엄격하게 상기 순서에 따라 설치 하 다
    환경 변수 설정
    환경 변 수 는 사용자 변수 에 있 는 PATH 만 설정 하면 됩 니 다.제 변 수 는 마지막 으로 다음 과 같 습 니 다.
    C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\Windows\System32\Wbem;C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Users\wxm\AppData\Roaming
    pm;C:\Users\wxm\AppData\Local\Programs\Git\cmd;C:\Users\wxm\AppData\Local\Programs\Git\mingw64\bin;C:\Users\wxm\AppData\Local\Programs\Git\usr\bin;C:\Anaconda2\Lib\site-packages\pip;C:\Anaconda2;C:\Anaconda2\MinGW

    첫 번 째 단 계 를 진행 할 때 어떤 소프트웨어 를 설치 하고 어떤 환경 변 수 를 설정 합 니까?
    thenao 프로필:
    cmd 창 경로 에서:예 를 들 어 C:\Users\wxm,새.theanorc.txt 파일,다음 내용 을 작성 하 십시오.
  • [global]
  • openmp=False
  • device = gpu
  • floatX = float32
  • allow_input_downcast=True
  • [blas]
  • ldflags=
  • [gcc]
  • cxxflags=-IC:\Anaconda2\MinGW
  • [nvcc]
  • flags = -LE:\Anaconda2\libs
  • flags=-arch=sm_30
  • compiler_bindir = C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\bin
  • fastmath = True

  • 테스트
    다음 코드 를 실행 합 니 다.gpu 를 사용 하여 인쇄 하면 설정 이 성공 적 임 을 설명 합 니 다.
    import theano.tensor as T
    
    import numpy
    
    import time
    
    vlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per core
    
    iters = 1000
    
    rng = numpy.random.RandomState(22)
    
    x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))
    
    f = function([], T.exp(x))
    
    print (f.maker.fgraph.toposort())
    
    t0 = time.time()
    
    for i in range(iters):
    
        r = f()
    
    t1 = time.time()
    
    print ('Looping %d times took' % iters, t1 - t0, 'seconds')
    
    print ('Result is', r)
    
    if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
    
        print ('Used the cpu')
    
    else:
    
        print ('Used the gpu')
    

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